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Sólidos totais do leite em amostras de tanque nos estados do Paraná, Santa Catarina e São Paulo

2004· article· pt· W1977646219 on OpenAlexaff
Newton Pöhl Ribas, Welington Hartmann, Humberto Gonzallo Monardes, Uriel Vinícius Cotarelli de Andrade

Bibliographic record

VenueRevista Brasileira de Zootecnia · 2004
Typearticle
Languagept
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Canadian institutionsMcGill University
Fundersnot available
KeywordsBiologyAnimal science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objetivou-se, neste trabalho, estudar a variação dos sólidos totais em amostras de leite de tanques de 32.590 rebanhos dos estados do Paraná, Santa Catarina e São Paulo. Foram analisadas 257.540 amostras de leite de tanques coletadas entre janeiro de 1999 e novembro de 2001, no Laboratório Central do Programa de Análise de Rebanhos Leiteiros do Paraná (PARLPR), da Associação Paranaense de Criadores de Bovinos da Raça Holandesa. Utilizando-se o método dos quadrados mínimos, foram estudados os efeitos de rebanho, região, mês e ano de análise, idade da amostra e escore de células somáticas sobre os sólidos totais, em amostras de leite de tanques. As médias ajustadas dos sólidos totais por região variaram de 11,78 a 12,83%; a maior média foi verificada em maio de 2001 e a menor, em janeiro de 2000; os sólidos totais não demonstraram variação até o quinto dia de análise; o efeito de escore de células somáticas foi contraditório, se comparado aos relatados por outros autores. Todos os fatores incluídos no modelo linear foram altamente significativos sobre as características analisadas. O coeficiente de correlação entre sólidos totais e seus componentes foi de 0,875 para gordura, 0,653 para proteína, 0,237 para lactose, e 0,643 para sólidos não-gordurosos. A correlação de sólidos totais com contagem de células somáticas foi 0,012, e com escore de células somáticas, de 0,023.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.439
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.270
Teacher spread0.244 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations30
Published2004
Admission routes1
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